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단백질 2-DE 이미지 분석에서 정확한 스팟 매칭 패턴 검색을 위한 효과적인 방법
김연화(Yanhua Jin),이원석(Won Suk Lee) 한국정보과학회 2010 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.16 No.5
단백질 2-DE 이미지 분석에서 단백질 자체가 가지고 있는 불안정성과 2-DE 실험이 가지고 있는 근본적인 문제점으로 인하여 이미지 스팟 매칭 분석의 정확도가 낮아지게 된다. 이 논문에서는 다중 참조이미지를 사용하여, 스팟 매칭 패턴의 정확도에 큰 영향을 주는 이미지 찌그러짐을 보완하고, 그에 따른 노이즈 스팟 제거와 참조 이미지 품질에 의한 정확도 저하를 최소화하는 방법을 제안하였다. 또한 2-DE 이미지의 데이터 특성에 의하여 이미지 수가 증가할 때 성능이 급격히 떨어지는 문제를 해결하기 위하여, 다중 참조이미지를 사용하여 구축한 스팟 매칭 데이터 베이스를 이미지의 생물학적 특성에 의하여 “분할 및 확장” 방법을 사용하여, 정확도를 향상시키는 동시에 패턴 길이를 보장하는 스팟 매칭 패턴을 효과적으로 생성하였다. 실험에서는 실제 인간 2-DE 이미지 데이터를 사용하여 제안한 방법의 타당성을 보여준다. In protein 2-DE image analysis, the accuracy of spot-matching operation which identifies the spot of the same protein in each 2-DE gel image is intensively influenced by the errors caused by the various experimental conditions. This paper proposes an efficient method to find more accurate spot-matching patterns based on multiple reference gel images in spot-matching pattern analysis in protein 2-DE image analysis. Additionally, in order to improve the reduce the execution time which is increased exponentially along with the increasing number of gel images, a “partition then extension” framework is used to find spot-matching pattern of long length and of higher accuracy. In the experiments on real 2-DE images of human liver tissue are used to confirm the accuracy and the efficiency of the proposed algorithm.
정확도 향상을 위한 단백질 2-DE 이미지 정보 분석 프레임워크
김연화 ( Yanhua Jin ),심정은 ( Jung Eun Shim ),이원석 ( Won Suk Lee ) 한국정보처리학회 2009 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.16 No.2
단백질 2-DE 이미지 분석은 가장 널리, 가장 오랫동안 사용되고 있는 기술로서 샘플에 들어있는 수천 개에 달하는 단백질을 저한 비용으로 효과적으로 분리하는 장점을 가지고 있다. 하지만 단백질 자체가 가지고 있는 불안정성과 2-DE 실험이 가지고 있는 근본적인 문제점으로 인하여 2-DE 이미지 분석결과는 정확도가 낮아지게 된다. 따라서 이 논문에서는 데이터마이닝 기법을 사용한 “기준점 자동 추출 모듈”과 “확률기반 매칭 조정 모듈”로 구성된 이미지 정보 분석을 위한 프레임 워크를 제안하였으며 실제 데이터에 대한 실험을 통하여 제안한 방법의 타당성을 검증하였다.
2-단계 다차원 군집분석을 활용한 벼 종자 저장력 예측 기법
오춘임(Chun Im Oh),김연화(Yanhua Jin),이원석(Won Suk Lee) 한국정보기술학회 2011 한국정보기술학회논문지 Vol.9 No.3
The resources saved in the Seedbank should maintain high vitality rate and their vitality should been guaranteed during storage in order to replace those show low vitality. Unlike most of the statistics based prediction techniques, the 2-step clustering technique is used to predict the vitality of the seeds which reduce the cost of the traditional growing process and the waste rate of important seeds. By establishing the predictive models of rice preservation capacity, the relationships between the preservation capacity and different characteristics can be analyzed, so that it is possible to predict the preservation of an seed by assigning it to one of the established models based on its values on different dimensions. In the experiment, 3,066 real rice data samples are used to build the storage predictive model. The efficiency of the proposed modeling method are compared with CLIQUE clustering method and show its efficiency.